1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Building Chatbots in Python
Connected

Cvičení

Klasifikace záměrů pomocí sklearn

Pole X s vektory popisujícími jednotlivé věty z datasetu ATIS a jednorozměrné pole y s odpovídajícími štítky už máš připravené. Štítky jsou celá čísla odpovídající záměrům v datasetu – například štítek 0 odpovídá záměru atis_flight.

Teď použiješ knihovnu scikit-learn k natrénování klasifikátoru na tomto datasetu. Konkrétně natrénuješ a vyhodnotíš klasifikátor na principu support vector machine.

Pokyny

100 XP
  • Importuj třídu SVC z modulu sklearn.svm.
  • Vytvoř instanci klasifikátoru clf zavoláním SVC s jediným pojmenovaným argumentem C o hodnotě 1.
  • Natrénuj klasifikátor na trénovacích datech X_train a y_train.
  • Předpověz štítky testovací sady X_test.